transXpress: a Snakemake pipeline for streamlined de novo transcriptome assembly and annotation.

transXpress: a Snakemake pipeline for streamlined de novo transcriptome assembly and annotation.
复制标题

Transxpress:用于简化的从头转录组组件和注释的窃贼管道。

DOI:
10.1186/s12859-023-05254-8
复制
发表时间:
2023-04-04
期刊:
影响因子:
3
通讯作者:
--
中科院分区:
生物学4区
文献类型:
--
作者:

文献摘要

参考文献

相似文献

RNA-seq 和从头转录组组装一直是非模式生物生物学研究中的一项变革性技术,但 RNA-seq 数据的计算处理需要许多不同的软件工具。因此,这些从头转录组学工作流程的复杂性给研究人员采用最佳实践方法和最新版本的软件带来了主要障碍。在这里,我们提出了一个简化且通用的从头转录组组装和注释管道,transXpress,在 Snakemake 中实现。 transXpress 支持两种流行的汇编程序 Trinity 和 rnaSPAdes,并允许在异构集群计算硬件上并行执行。 transXpress 简化了从头转录组组装的最佳实践方法和最新软件的使用,并生成可使用 SequenceServer 进行挖掘的标准化输出文件,以促进在非模型生物体中快速发现新基因和蛋白质。
RNA-seq followed by de novo transcriptome assembly has been a transformative technique in biological research of non-model organisms, but the computational processing of RNA-seq data entails many different software tools. The complexity of these de novo transcriptomics workflows therefore presents a major barrier for researchers to adopt best-practice methods and up-to-date versions of software. Here we present a streamlined and universal de novo transcriptome assembly and annotation pipeline, transXpress, implemented in Snakemake. transXpress supports two popular assembly programs, Trinity and rnaSPAdes, and allows parallel execution on heterogeneous cluster computing hardware. transXpress simplifies the use of best-practice methods and up-to-date software for de novo transcriptome assembly, and produces standardized output files that can be mined using SequenceServer to facilitate rapid discovery of new genes and proteins in non-model organisms.
DOI: 10.1016/j.cpb.2017.12.004
发表时间: 2017-09-01
影响因子: 5.4
作者:
Geniza, Matthew;Jaiswal, Pankaj
通讯作者: Jaiswal, Pankaj
DOI: 10.1093/gigascience/giz100
发表时间: 2019-09-01
期刊: GIGASCIENCE
影响因子: 9.2
作者:
Bushmanova, Elena;Antipov, Dmitry;Prjibelski, Andrey D.
通讯作者: Prjibelski, Andrey D.
DOI: 10.1186/s13059-016-0881-8
发表时间: 2016-01-26
期刊: Genome biology
影响因子: 12.3
作者:
Conesa A;Madrigal P;Tarazona S;Gomez-Cabrero D;Cervera A;McPherson A;Szcześniak MW;Gaffney DJ;Elo LL;Zhang X;Mortazavi A
通讯作者: Mortazavi A
DOI: 10.1093/gigascience/giz039
发表时间: 2019-05-01
期刊: GIGASCIENCE
影响因子: 9.2
作者:
Hoelzer, Martin;Marz, Manja
通讯作者: Marz, Manja
DOI: 10.1038/nprot.2013.084
发表时间: 2013-08
期刊: Nature protocols
影响因子: 14.8
作者:
通讯作者: --